Slick 编程(1): 概述

jerry Scala 2015年11月25日收藏

Slick对于Scala来说，有如LINQ至于C# ，或者类似于其它平台上的ORM系统，它使用应用使用数据库有如使用Scala内置的集合类型（比如列表，集合等）一样方便。当然如有需要你还是可以直接使用SQL语句来查询数据库。
下面为使用Slick的代码片段：

val limit = 10.0

// Your query could look like this:
( for( c <- coffees; if c.price < limit ) yield c.name ).list

// Or using more plain SQL String Interpolation:
sql"select COF_NAME from COFFEES where PRICE < $limit".as[String].list

// Both queries result in SQL equivalent to:
// select COF_NAME from COFFEES where PRICE < 10.0

使用Slick而不直接使用SQL语句，可以使用编译器帮助发现一些类型错误，同时Slick可以为不同的后台数据库类型生成查询。
它具有如下的一些特定：
Scala
所有查询，表格和字段映射，以及类型都采用普通的Scala语法。

class Coffees(tag: Tag) extends Table[(String, Double)](tag, "COFFEES") {
  def name = column[String]("COF_NAME", O.PrimaryKey)
  def price = column[Double]("PRICE")
  def * = (name, price)
}
val coffees = TableQuery[Coffees]

数据访问接口类型Scala的集合类型

// Query that only returns the "name" column
coffees.map(_.name)

// Query that does a "where price < 10.0"
coffees.filter(_.price < 10.0)

类型安全
你使用的IDE可以帮助你写代码
在编译时而无需到运行时就可以发现一些错误

// The result of "select PRICE from COFFEES" is a Seq of Double
// because of the type safe column definitions
val coffeeNames: Seq[Double] = coffees.map(_.price).list

// Query builders are type safe:
coffees.filter(_.price < 10.0)
// Using a string in the filter would result in a compilation error

可以组合
查询接口为函数，这些函数可以多次组合和重用。

// Create a query for coffee names with a price less than 10, sorted by name
coffees.filter(_.price < 10.0).sortBy(_.name).map(_.name)
// The generated SQL is equivalent to:
// select name from COFFEES where PRICE < 10.0 order by NAME

支持的数据库系统

DB2 (via slick-extensions)
Derby/JavaDB
H2
HSQLDB/HyperSQL
Microsoft Access
Microsoft SQL Server (via slick-extensions)
MySQL
Oracle (via slick-extensions)
PostgreSQL
SQLite

对于其它的一些数据库类型Slick也提供了有限的支持。

查询接口Lifted Embedding
Sclick 使用Lifted Embedding作为标准的数据库查询接口，此外Direct Embedding接口正在开发测试当中。
Lifted Embedding的名称来自于，你不是使用标准的Scala数据类型来访问查询数据库，而是使用Rep构造器来提升(Lift)Scala的基本数据类型，然后使用提升后的数据类型来访问数据库，比如标准的Scala集合的例子：

case class Coffee(name: String, price: Double)
val coffees: List[Coffee] = //...

val l = coffees.filter(_.price > 8.0).map(_.name)
//                       ^       ^          ^
//                       Double  Double     String

而对应的提升之后的例子：

class Coffees(tag: Tag) extends Table[(String, Double)](tag, "COFFEES") {
  def name = column[String]("COF_NAME")
  def price = column[Double]("PRICE")
  def * = (name, price)
}
val coffees = TableQuery[Coffees]

val q = coffees.filter(_.price > 8.0).map(_.name)
//                       ^       ^          ^
//               Rep[Double]  Rep[Double]  Rep[String]

所有的基本Scala类型，都提升为Rep。即使是8.0字面量也被提升为Rep[Double]类型。
后面的例子，我们会采用Chinook数据库作为例子。

Chinook数据库前身为著名的Northwind数据库，它的数据模型如下：